devjjun 님의 블로그

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 미션 자동차 도메인의 다양한 시각화 사례와 실제 데이터를 plotly를 활용하여 시각화하였고, 실제 기사 등에 활용 된 시각화 사례들이 어떠한 오류를 가지고 있는지 사례를 통해 설명하였다. 2️⃣Python 알고리즘 주요 문제 문제1문제 설명: 코니는 영어 단어가 적힌 카드 뭉치 두 개를 선물로 받았습니다. 코니는 다음과 같은 규칙으로 카드에 적힌 단어들을 사용해 원하는 순서의 단어 배열을 만들 수 있는지 알고 싶습니다.원하는 카드 뭉치에서 카드를 순서대로 한 장씩 사용합니다.한 번 사용한 카드는 다시 사용할 수 없습니다.카드를 사용하지 않고 다음 카드로 넘어갈 수 없습니다. 기존에 주어진 카드 뭉치의 단어 순서는 바꿀 수 없습니다.제한 사항1 ≤ c..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 입문 4데이터 시각화 준비더보기더보기#라이브러리import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np# 한글 폰트 설정 (Windows/Mac)import platformif platform.system() == 'Darwin': # Mac plt.rc('font', family='AppleGothic')elif platform.system() == 'Windows': # Windows plt.rc('font', family='Malgun Gothic')# 마이너스 부호 깨짐 방지plt.rc('axes', unicode_minus=False)# 화질 선명하게 설정 (Reti..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 입문3데이터 시각화의 목적• 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있다.• 데이터 분석에 대한 전문 지식이 없어도, 누구나 쉽게 데이터 인사이트를 찾을 수 있다. • 요약 통계보다 정확한 데이터 분석 결과를 도출할 수 있다.• 효과적인 데이터 인사이트 공유로 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있다.• 데이터 시각화를 활용할 수 있는 분야와 방법이 무궁무진하다. 데이터 시각화의 사례 및 방식 다양한시각화방식• 수량의시각화• 분포의시각화• 비율의시각화• x - y 관계의 시각화• 지리공간의시각화• 불확실성의시각화2️⃣Python 알고리즘 주요 문제문제1문제 설명:문자열 s가 주어졌을 때, s의 각 위치마다 자신보다 앞에 나왔으면서, 자신과 가장 가까운 곳에 있..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 입문 2데이터 타입 변환(astype)astype() : 데이터에 '결측치'나 '특수문자'가 없을 때 사용df['시료번호'] = df['시료번호'].astype(int) # 문자 -> 정수형으로df['측정값'] = df['측정값'].astype(float) # 문자 -> 실수형으로df.dtypes pd.to_numeric() : 데이터에 'N/A', '미측정', '점검중' 같은 문자가 섞여있을 때 사용df_messy['검사결과_숫자'] = pd.to_numeric(df_messy['검사결과'], errors='coerce')print(df_messy)# '불량' -> NaN 으로 안전하게 변환됩니다. 실습 : 결측치를 특정 값으로 채우는 방..

TIL(Today I Learned)1️⃣ 데이터 분석 입문 1Pandas 기초데이터 분석을 위한 핵심 Python 라이브러리다양한 데이터 형식 지원:CSV, Excel, SQL, JSON, parquet 등 다양한 형식의 데이터 처리 가능데이터 조작 기능:데이터 필터링, 그룹화, 병합, 피벗 테이블 등 강력한 데이터 조작 기능을 제공결측치 처리:결측치(NaN) 처리 기능이 내장불러오기: 관례적으로 pd라는 별칭을 사용import pandas as pdimport numpy as np # 수치 계산을 위해 보통 함께 불러온다 DataFrame (데이터프레임)정의: 행과 열이 있는 2차원 표(테이블) 형태구조: Index(행 이름) + Columns(열 이름) + Values(데이터)생성: 딕셔너리({}..

TIL(Today I Learned)1️⃣Python 특강 NumpyNumPy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 산술 계산을 위한 가장 중요한 패키지 중 하나입니다.NumPy의 핵심 기능 중 하나는 ndarray라고 하는 N차원의 배열 객체인데 파이썬에서 할 수 있는 대규모 데이터 집합을 담을 수 있는 빠르고 유연한 자료구조입니다.import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a, type(a))# Output# [1 2 3] Array(배열) 생성하기 NumPy 배열은 모두 같은 유형의 값이며 음수가 아닌 정수의 튜플로 인덱싱됩니다. 차원의 수는 배열의 랭크, 배열의 shape은 각 차원별 배열 크기의 튜플, 중첩 된 파이썬 리스트로부터 Nu..

1️⃣Python 특강 정리함수 복습결과를 돌려주는 함수 returndef 함수 이름(매개변수 o, x): def divide(x= 5, z= 6): result = x(5) / z(6) return result divide(5, 6) => 5 / 6이라는 결과가 나오게 되겠죠def divide(x, y): result =x / y return result divide(100, 5)100 5x = 100y = 5result =x / yprint(result)def add_new_version(a, b): result = a + b return result # Return the result!# Receive and use the resultmy_result = add_new_version(5..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 파이썬 특강- List Comprehension기본 구문: [표현식 for 항목 in 이터러블]조건문(if)이 추가된 구문: [표현식 for 항목 in 이터러블 if 조건]변환 예제:- Dict Comprehension리스트 컴프리헨션과 유사하게 딕셔너리를 한 줄로 생성합니다.기본 구문: {키: 값 for 항목 in 이터러블}변환 예제:- 람다 표현(lambda), 익명함수기본 구문: [표현식 for 항목 in 이터러블]변환 예제:- Map()map(function, iterable) : iterable의 각 원소에 함수를 적용결과는 즉시 리스트가 아니라 'map object'(이터레이터)→ list()로 변환해야 확인 가능예제:- filter()fi..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 종합반 파이썬 5주차 수강1. 파이썬 함수(Function)란?정의: 특정 작업을 수행하는 코드 블록반복되는 코드를 재사용 가능하게 만들어 줌함수 작성법def 함수명(매개변수): 실행할 코드 return 반환값- #### 함수 구성 요소함수명 – 함수를 호출할 때 사용하는 이름매개변수(Parameter) – 함수 내부에서 사용할 입력값본문(Body) – 함수가 수행할 코드반환값(Return Value) – 함수 실행 후 결과값 반환2. lambda 함수 (익명 함수)정의: 이름 없이 한 줄로 작성하는 간단한 함수사용법lambda 매개변수: 실행식예시add = lambda x, y: x + yprint(add(3, 5)) # 8💡 Tip:..

TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 분석 종합반 파이썬 3, 4주차 수강조건문(if / elif / else)역할: 조건에 따라 코드 실행 여부를 결정형식:if 조건: # 조건이 True일 때 실행elif 다른_조건: # 첫 조건이 False이고, 다른 조건이 True일 때 실행else: # 모든 조건이 False일 때 실행반복문(for)역할: 정해진 횟수 또는 시퀀스(리스트, 문자열 등) 순회형식:for 변수 in 시퀀스: # 반복 실행할 코드While문(while)역할: 조건이 True인 동안 반복형식:while 조건: # 조건이 True일 때 반복 실행함수(fuction)역할: 재사용 가능한 코드 블록을 정의하고, 필요할 때 호출해서 실행형식:def 함수이름(..